🈲 🙌 👩🏻‍🏭 यह कैसे किया जाता है rdtool के साथ पूर्वानुमान की निगरानी 🥋 🗞️ 📜

परिचय

हाल ही में, मैंने एक पूर्वानुमानित वीओआईपी पारगमन निगरानी प्रणाली का वर्णन किया जो मैंने बनाई थी। ट्रांजिट वीओआईपी की निगरानी में इस पद्धति का सबसे मजबूत लाभ यह है कि मानों के सामान्य संचालन को मानने के लिए मानदंड निर्धारित करने की आवश्यकता नहीं है और संभावित विफलता क्या है।
प्रणाली का मूल rrdtool है , जो होल्ट-विंटर्स भविष्यवाणी को लागू करता है और गर्भपात का पता लगाने के लिए एक तंत्र है ।
प्रिडिक्टिव मॉनिटरिंग का उपयोग न केवल वीओआईपी के लिए किया जा सकता है, बल्कि किसी अन्य प्रकार के ट्रैफ़िक के लिए, साथ ही मात्राओं के लिए भी किया जा सकता है जो एक निश्चित पूर्वानुमानित आवधिकता के साथ समय में बदलते हैं। मानक तरीकों के विपरीत, जब पूर्वानुमान का उपयोग करते हुए निगरानी करते हैं, तो यह निगरानी के तहत मूल्यों की स्थिति की निगरानी नहीं करता है, लेकिन समय के साथ उनके राज्यों में परिवर्तन की गतिशीलता की निगरानी की जाती है।
यदि आप पूर्वानुमान के गणित में रुचि रखते हैं, तो मैं इसे पढ़ने की सलाह देता हूं। विषय के बारे में कम से कम जागरूक होने के लिए, मेरी पिछली पोस्ट में "rrdtool में लागू की गई भविष्यवाणी पद्धति" अध्याय पढ़ें।

कार्य

जैसा कि मैंने एक पिछली पोस्ट में लिखा था, पूर्वानुमान पद्धति का उपयोग करके पारगमन वीओआईपी की निगरानी को लागू करने से पहले, सिस्को एएस 5400 एक्सेस सर्वर पर अवधारणा की जांच करने, और आईपी ट्रैफ़िक, सक्रिय कॉल की संख्या और इसके प्रोसेसर के लोड की जांच करने का निर्णय लिया गया था। यह कैसे किया गया था, मैं वर्णन करूंगा।
डेटा, इस मामले में, SNMP के माध्यम से प्राप्त करना सबसे आसान है। इस प्रकार, परीक्षण के लिए, दो काउंटरों पर डेटा लेना आवश्यक है - FastEiber इंटरफ़ेस के माध्यम से पारित IN / OUT ऑक्टेट्स की संख्या, और दो (SNMP और rrdtool के संदर्भ में) GAUGE मान - प्रोसेसर लोड पर और सक्रिय कॉल की संख्या, अधिक सटीक रूप से, धाराओं पर व्यस्त समय स्लॉट की संख्या। ई 1।
सक्रिय कॉल की संख्या की जांच करने के लिए, इस OID का उपयोग करें
.1.3.6.1.4.1.9.10.19.1.1.4.0
इस OID को पढ़कर CPU उपयोग को सत्यापित किया जाता है
.1.3.6.1.4.1.9.2.1.58.0
इंटरफ़ेस से गुजरने वाले आउटगोइंग ऑक्टेट का काउंटर ओआईडी द्वारा उपलब्ध है
.1.3.6.1.2.1.2.2.1.16.1 यदि इंडेक्स 1 के साथ इंटरफेस की जाँच की गई है।
इंटरफ़ेस पर आने वाले ऑक्टेट्स का काउंटर ओआईडी द्वारा उपलब्ध है
.1.3.6.1.2.1.2.2.1.10.1 यदि इंडेक्स 1 के साथ इंटरफेस की जाँच की जाती है।

निर्णय

समाधान को कई कार्यों में विभाजित किया गया है। सबसे पहले, rrdtool डेटाबेस सही ढंग से बनता है, फिर डेटाबेस को मानों से भरने के लिए एक स्क्रिप्ट लिखी जाती है, फिर चार्ट पर डेटा प्रदर्शित करने के लिए एक स्क्रिप्ट।

कठोर डेटाबेस बनाना

हम rrd डेटाबेस के गठन के लिए दो स्क्रिप्ट बनाते हैं
counter.sh

#!/usr/local/bin/bash rrdtool create --step 300 $1.rrd \ DS:val:COUNTER:600:0:U \ RRA:AVERAGE:0.5:1:8064 \ RRA:HWPREDICT:8064:0.1:0.0035:288 \ RRA:FAILURES:8064:2:3:4

gauge.sh

 #!/usr/local/bin/bash rrdtool create --step 300 $1.rrd \ DS:val:GAUGE:600:0:U \ RRA:AVERAGE:0.5:1:8064 \ RRA:HWPREDICT:8064:0.1:0.0035:288 \ RRA:FAILURES:8064:2:3:4

अंतर केवल वैल के प्रकार में है।
हम यह पता लगाएंगे कि स्क्रिप्ट शुरू होने पर क्या बनाया जाएगा।
1) RRA: AVERAGE: 0.5: 1: 8064 - एक डेटाबेस जिसमें हर 5 मिनट में एक बार माप की आवृत्ति पर 8064 माप मान शामिल होंगे। प्रत्येक 5 मिनट में एक बार मापने की आवृत्ति पर, 288 माप प्रति दिन प्राप्त होते हैं, कुल मिलाकर, जानकारी को 8064/288 = 28 दिनों के लिए डेटाबेस में संग्रहीत किया जा सकता है।
2) RRA: HWPREDICT: 8064: 0.1: 0.0035: 288 - डेटाबेस 8064 पूर्वानुमानों को संग्रहीत करेगा, अर्थात, जितने मापित मान निर्धारित किए गए हैं। गुणांक अल्फा = 0.1, बीटा = 0.0035 दिए गए हैं। ये ऐसे गुणांक हैं जो पूर्वानुमान की सटीकता को प्रभावित करते हैं। इस तरह के पैरामीटर इष्टतम हैं यदि आप हर दिन ग्राफ पर लगभग एक ही तस्वीर देखते हैं। इसके अलावा, ऐसे अनुपातों की सिफारिश rrdtool वेबसाइट पर की जाती है। अधिक सटीक पूर्वानुमान प्राप्त करने के लिए बाधाओं को बदला जा सकता है, लेकिन यह एक अलग लेख का विषय है। 288 - प्रति मौसम माप की संख्या, इसलिए मौसम दिनों के बराबर है।
3) आरआरए: विशेषताएं: 8064: 2: 3: 4। - डेटाबेस 28 दिनों के लिए गणना की गई विपथन पर जानकारी संग्रहीत करेगा (डिफ़ॉल्ट रूप से इसे केवल पिछले सीज़न के लिए संग्रहीत किया जाता है - एक दिन)। एबर्रेशन्स की गणना फ्लोटिंग विंडो की लंबाई 3 के बराबर और विंडो में 2 के बराबर मिसाइलों की संख्या के साथ की जाएगी। अंतिम पैरामीटर - 4 DEVSEASONAL इंडेक्स है, इस इंडेक्स को rrdtool जानकारी कमांड के साथ देखा जा सकता है।
यदि डेटाबेस बनाने के बारे में आपके कोई प्रश्न हैं, तो यहां देखें
अब स्क्रिप्ट के साथ आवश्यक डेटाबेस बनाएं
./counter.sh in_traf
./counter.sh out_traf
./gauge.sh सीपीयू
./gauge.sh कॉल

मूल्यों के साथ डेटाबेस को आबाद करने के लिए स्क्रिप्ट

दरअसल, पटकथा सरल है
rrdupdater.sh

 #!/usr/local/bin/bash rrdtool="/usr/local/bin/rrdtool update " # snmpget -OQEav option will make value to be "clean" no quotes, oid name, etc… snmpget="/usr/local/bin/snmpget -OQEav -v2c -c SuperSecret " rrdpath="/usr/rrdmonit/rrd/" ${rrdtool} ${rrdpath}in_traf.rrd N:`${snmpget} 192.168.50.31 .1.3.6.1.2.1.2.2.1.10.1` ${rrdtool} ${rrdpath}out_traf.rrd N:`${snmpget} 192.168.50.31 .1.3.6.1.2.1.2.2.1.16.1` ${rrdtool} ${rrdpath}cpu.rrd N:`${snmpget} 192.168.50.31 .1.3.6.1.4.1.9.2.1.58.0` ${rrdtool} ${rrdpath}calls.rrd N:`${snmpget} 192.168.50.31 .1.3.6.1.4.1.9.10.19.1.1.4.0`

और निश्चित रूप से, उसे crontab में
* * 5 * * * * /us/rrdmonit/rrdupdater.sh

ग्राफ प्रदर्शन

rrdtool एक शक्तिशाली चार्टिंग टूल है। चार्ट को बहुत जानकारीपूर्ण बनाया जा सकता है।
उदाहरण के लिए, हमारे पास मौजूद वीओआईपी ट्रैफ़िक मॉनिटरिंग सिस्टम में ये हैं:

नीली रेखा 15 मिनट के अंतराल के लिए साथी को दिए गए मिनटों की संख्या के माप का वास्तविक मूल्य है। ग्रे क्षेत्र - वास्तविक मूल्य जो एक दिन पहले थे। गुलाबी रेखा पूर्वानुमान है। लाल और हरे रंग की रेखाएं स्वीकार्य मूल्यों के गलियारे की ऊपरी और निचली सीमा को दर्शाती हैं। नकारात्मक मूल्यों के क्षेत्र में काली रेखा पूर्वानुमानित मूल्यों (विचलन) से अनुमेय विचलन का पूर्वानुमान है। सोने का रंग विपथन दर्शाता है। जब विपथन दिखाई दिया, तो सिस्टम ने संभावित विफलता के बारे में अलर्ट (ई-मेल के माध्यम से) जारी किया। जाहिर है, इस मामले में, ट्रैफिक प्रदाता की विफलता की संभावना बहुत कम है।
मापा मूल्य के लिए कुल मूल्य पर ध्यान दें। यह, 1-2 प्रतिशत की त्रुटि के साथ, इस प्रदाता के लिए बिलिंग से लिए गए मूल्य के बराबर है। एक निगरानी प्रणाली के लिए, इसे उच्च सटीकता माना जा सकता है।
यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि मापा मूल्यों की साजिश रचते समय दो अलग-अलग दृष्टिकोण हैं। पहला दृष्टिकोण क्लासिक MRTG में लागू किया गया है - रेखांकन (आंकड़े) नए मान के साथ rrdtool डेटाबेस में भरने के तुरंत बाद बनाए गए हैं। दूसरा दृष्टिकोण कैक्टि में लागू किया गया है - ग्राफ उपयोगकर्ता के अनुरोध पर बनाया गया है। हमारी वीओआईपी निगरानी प्रणाली दूसरे दृष्टिकोण का उपयोग करती है। हालांकि, अवधारणा का परीक्षण करने के लिए, आप पहले दृष्टिकोण का उपयोग कर सकते हैं, यह बहुत सरल है। डेटाबेस भरने के तुरंत बाद चित्र उत्पन्न हो जाएंगे।
वास्तविक स्क्रिप्ट:

 #!/usr/bin/env python import os import time import rrdtool # Define params rrdpath = '/usr/rrdmonit/rrd/' pngpath = '/usr/local/share/cacti/rrdmonit/' width = '500' height = '200' # Generate charts for last 48 hours enddate = int(time.mktime(time.localtime())) begdate = enddate - 172800 def gen_image(rrdpath, pngpath, fname, width, height, begdate, enddate): """ Generates png file from rrd database: rrdpath - the path where rrd is located pngpath - the path png file should be created in fname - rrd file name, png file will have the same name .png extention width - chart area width height - chart area height begdate - unixtime enddate - unixtime """ # 24 hours before current time, will show on chart using SHIFT option ldaybeg = str(begdate - 86400) ldayend = str(enddate - 86400) # Will show some additional info on chart endd_str = time.strftime("%d/%m/%Y %H:%M:%S",(time.localtime(int(enddate)))).replace(':','\:') begd_str = time.strftime("%d/%m/%Y %H:%M:%S",(time.localtime(int(begdate)))).replace(':','\:') title = 'Chart for: '+fname.split('.')[0] # Files names pngfname = pngpath+fname.split('.')[0]+'.png' rrdfname = rrdpath+fname # Get iformation from rrd file info = rrdtool.info(rrdfname) rrdtype = info['ds[val].type'] # Will use multip variable for calculation of totals, # should be usefull for internet traffic accounting, # or call/minutes count from CDR's. # Do not need logic for DERIVE and ABSOLUTE if rrdtype == 'COUNTER': multip = str(int(enddate) - int(begdate)) else: # if value type is GAUGE should divide time to step value rrdstep = info['step'] multip = str(round((int(enddate) - int(begdate))/int(rrdstep))) # Make png image rrdtool.graph(pngfname, '--width',width,'--height',height, '--start',str(begdate),'--end',str(enddate),'--title='+title, '--lower-limit','0', '--slope-mode', 'COMMENT:From\:'+begd_str+' To\:'+endd_str+'\\c', 'DEF:value='+rrdfname+':val:AVERAGE', 'DEF:pred='+rrdfname+':val:HWPREDICT', 'DEF:dev='+rrdfname+':val:DEVPREDICT', 'DEF:fail='+rrdfname+':val:FAILURES', 'DEF:yvalue='+rrdfname+':val:AVERAGE:start='+ldaybeg+':end='+ldayend, 'SHIFT:yvalue:86400', 'CDEF:upper=pred,dev,2,*,+', 'CDEF:lower=pred,dev,2,*,-', 'CDEF:ndev=dev,-1,*', 'CDEF:tot=value,'+multip+',*', 'CDEF:ytot=yvalue,'+multip+',*', 'TICK:fail#FDD017:1.0:"Failures"\\n', 'AREA:yvalue#C0C0C0:"Yesterday\:"', 'GPRINT:ytot:AVERAGE:"Total\:%8.0lf"', 'GPRINT:yvalue:MAX:"Max\:%8.0lf"', 'GPRINT:yvalue:AVERAGE:"Average\:%8.0lf" \\n', 'LINE3:value#0000ff:"Value \:"', 'GPRINT:tot:AVERAGE:"Total\:%8.0lf"', 'GPRINT:value:MAX:"Max\:%8.0lf"', 'GPRINT:value:AVERAGE:"Average\:%8.0lf" \\n', 'LINE1:upper#ff0000:"Upper Bound "', 'LINE1:pred#ff00FF:"Forecast "', 'LINE1:ndev#000000:"Deviation "', 'LINE1:lower#00FF00:"Lower Bound "') # List files and generate charts for fname in os.listdir(rrdpath): gen_image(rrdpath, pngpath, fname, width, height, begdate, enddate)

Rrdtool में मानों को भरने के तुरंत बाद स्क्रिप्ट निष्पादन शुरू करना आवश्यक है, इसलिए, इसे चलाने के लिए लाइन को स्क्रिप्ट के अंत में जोड़ा जाना चाहिए /usr/rrdmonit/rrdupdater.sh।
एकमात्र बात यह है कि उत्पन्न चित्र कहीं वेब पर पोस्ट करना है। उदाहरण के लिए, PHP में ऐसी स्क्रिप्ट।

 <?php $dir = './rrdmonit/'; $dirHandle = opendir($dir); while ($file = readdir($dirHandle)) { if(!is_dir($file) && strpos($file, '.png')>0) { print "<img src='.$dir".$file."' />\n"; } } closedir($dirHandle); ?>

मुझे याद है कि जब मैंने पहली बार इस तरह की निगरानी की स्थापना की, तो मैंने यह समझने में बहुत समय बिताया कि मैं क्या कर रहा हूं। तथ्य यह है कि कोई फर्क नहीं पड़ता कि मैं पूर्वानुमान कैसे सेट करता हूं, कोई फर्क नहीं पड़ता कि मैंने विभिन्न तरीकों से ग्राफ ड्राइंग बनाने की कोशिश की, पूर्वानुमान रेखा लगातार नहीं दिखाई दी। कई घंटों के लिए धूम्रपान नियमावली को मारने के बाद, मैंने अगले दिन इसे वापस करने के लिए थूक दिया। अगले दिन - लो और निहारना, पूर्वानुमान अपने आप दिखाई दिया। सब कुछ तुच्छ हो गया, पूर्वानुमान नहीं लगाया गया था क्योंकि पहले पूर्वानुमान का मौसम पास नहीं हुआ था (डेटाबेस में भरने की शुरुआत के एक दिन बाद)।
जैसा कि मैंने पहले लिखा था, मापा मूल्य के मूल्यों का पूर्वानुमान लगाने के साथ, संभावित मूल्यों के प्रसार के एक गलियारे का भी अनुमान लगाया गया है - विभाजन। डिविएशन की भविष्यवाणी तभी की जा सकती है जब आपके पास दो सीज़न के लिए मान हों।
इसलिए, आप केवल तीसरे दिन की शुरुआत से प्रारंभिक परिणाम प्राप्त करेंगे।

ग्राफ पर - माप की शुरुआत से पहले तीन दिन। जैसा कि आप पूर्वानुमान वक्र देख सकते हैं। लेकिन देखिए आगे क्या होगा।

पूर्वानुमान अधिक सटीक है। एक हफ्ते में आपके पास ब्याज की मात्रा की पूरी तरह कार्यात्मक निगरानी होगी।
प्रस्तुत रेखांकन पर मान दिन के दौरान साइनसोइड्स के समान कानूनों के अनुसार व्यवहार करते हैं। मैं नहीं चाहूंगा कि आपको यह महसूस हो कि विधि केवल इतनी मात्रा में काम करती है। उदाहरण के लिए, ट्रांज़िट वीओआईपी में एएसआर और एसीडी मान कुछ अलग तरह से व्यवहार करते हैं, इसके बावजूद, यह विधि उनके लिए भी ठीक काम करती है। जरा तस्वीर देखिए

निष्कर्ष

मॉनिटरिंग सिस्टम केवल इसलिए नहीं किया जाता है कि प्रशासक चित्र को घूरता है, यह एक चेतावनी का पता लगाता है (कम से कम मेल द्वारा) जब एक विपथन का पता चलता है। इसके बारे में - अगली पोस्ट में।

यह कैसे किया जाता है rdtool के साथ पूर्वानुमान की निगरानी